토지이용의 다양성은 각종 오염물질이 흡착된 다양한 입자 축적을 유발하며, 강우에 의하여 수계로 유출되어 퇴적층을 형성하게 되고 장기적으로 내부수질오염의 원인이 된다. 이러한 퇴적층은 수층에 영향을 끼치는 내부오염원으로 인식되고 있지만 오염도를 평가할 수 있는 기준은 현재 존재하고 있지 않다. 또한 퇴적물의 관리기준은 관리대상 및 사용목적에 따라 다양한 형태로 임시방편으로 정해지고 있기 때문에 체계적 퇴적물 관리기준이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 다양한 토지이용에서 발생하는 퇴적물의 물리화학적 특성을 비교분석하여 퇴적물 관리 대책 수립에 필요한 기초자료를 제공하고 적정한 관리방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 위한 퇴적물 채취 위치는 충남 천안시에 위치하는 포장지역, 충남 논산시 연무읍에 위치한 축산단지와 전북 새만금 사업지구에 위치한 동경강과 만경강 하천지점 등에서 수행되었다. 시료채취는 포장지역의 경우 교란 시료 4회, 하천지역은 교란 및 비교란 시료를 각각 총 7회, 축사지역은 교란 시료 2회, 비교란 시료 15회를 수행하였다. 채취한 퇴적물은 토양오염공정시험방법과 ICP를 이용하여 유기물, 영양염류 및 중금속의 분석과 입도분석을 수행하였다. 토지이용별 퇴적물의 물리·화학적 분석 결과 포장지역은 대부분 입자가 큰 모래로 구성되었으며 IL이 43.92% COD가 43.88g/kg으로 가장 높았다. 또한 하천과 축사지역은 실트 및 모래로 분포되었으며 축사지역에서는 TN이 1.22g/kg, TP가 1.34g/kg으로 가장 높게 나타났다. COD：TN：TP비는 포장지역의 경우 66：8：1로 총인함량에 비해 유기물 함량이 가장 높았으며 축사지역은 21：5：1로 질소 과다함량으로 나타났다. 반면 하천지역은 12：1：1로 자정작용으로 인한 유기물 제거 또는 인의 과다로 판단된다. 반면 중금속의 경우 모든 토지이용에서 한국, 미국 및 캐나다의 오염기준치 이하로 폐기물이 아닌 토양으로의 활용이 가능한 것으로 판단된다. 하지만 하천의 퇴적물 제거기준과 유기물 및 영양염류의 오염도를 비교한 결과 제거가 필요한 것으로 포장지역은 도로청소, 비점오염원 저감시설 설치, 하천지역은 생태습지조성, 하천정화 활동, 축사지역은 가축분뇨 저감 및 배출관리 등으로 제안한다.

Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum SO2 concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using SO2 potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum SO2 concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the SO2 potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high SO2 concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum SO2 at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum SO2 concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.

의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상 시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변 조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS) 으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬 레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질 을 정량적으로 평가하였다.

비산란 그리드는 X선 영상에서 산란방사선을 제거시키기 위해 사용되고, 그에 따라 X선 영상의 대조도를 향 상 시킬 수 있다. 그러나 많은 경우 디지털 X선 영상에서는 그리드의 부적절한 샘플링으로 인해 moiré artifact 를 발생 시키게 된다. 본 논문에서는 그리드 주파수, pixel pitch, 각도와 moiré artifact의 상관관계에 관하여 분석하고 실험으로 확인하였다. 실험을 위하여 4..0 - 8.5 까지의 6가지 탄소 그리드를 사용하여 139 μm x 139 μm pixel size의 DDR system에서 실험을 하였다. 본 실험을 통하여 획득한 moiré artifact의 frequency는 이론적 계산값과 거의 같았고, 특히 그리드와 detector array의 각도에 따라 moiré frequency가 달라지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통한 moiré artifact에 대한 이론과 data는 향후 DR system에서 moiré artifact 제거에 큰 도움을 주리라 생각한다.